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Scrapietireiron4383/ghosthunter

Analysiere Cloud-Kostenspitzen mit automatisierten Dual-Modell-LLM-Untersuchungen für AWS und GCP.

Was ist ghosthunter?

Ghosthunter ist ein Skill zur automatisierten Analyse von Kostenausreißern in AWS und GCP. Er nutzt ein duales LLM-System (zwei verschiedene Sprachmodelle), um Kostenspitzen zu identifizieren, mögliche Ursachen wie ineffiziente Ressourcennutzung oder unerwartete Datenübertragungen zu ermitteln und Empfehlungen zur Kostenoptimierung zu geben. Der Skill unterstützt sowohl AWS (Cost Explorer, CUR) als auch GCP (Cloud Billing, BigQuery), extrahiert relevante Metriken und erstellt Berichte mit visuellen Diagrammen. Entwickler und FinOps-Teams sparen Zeit bei der manuellen Analyse und erhalten tiefere Einblicke in ihre Cloud-Ausgaben. Ghosthunter ist plattformunabhängig und integriert sich nahtlos in CI/CD-Pipelines oder Monitoring-Tools.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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Dokumentation

Was macht ghosthunter?

Analysiere Cloud-Kostenspitzen mit automatisierten Dual-Modell-LLM-Untersuchungen für AWS und GCP.

Überblick

Ghosthunter ist ein KI-gestützter Skill zur Erkennung und Analyse von Kostenausreißern in Cloud-Umgebungen. Er verwendet zwei verschiedene Sprachmodelle (LLMs), um Kostendaten zu untersuchen, Muster zu erkennen und Ursachen für unerwartete Ausgaben zu identifizieren.

Unterstützte Plattformen

  • AWS: Cost Explorer, Cost and Usage Reports (CUR)
  • GCP: Cloud Billing, BigQuery-Billing-Export

Funktionsweise

  1. Datenerfassung: Extrahiert Kostendaten aus AWS und GCP über APIs oder exportierte Berichte.
  2. Dual-Modell-Analyse: Zwei LLMs analysieren die Daten unabhängig voneinander und gleichen ihre Ergebnisse ab.
  3. Berichterstellung: Erstellt detaillierte Berichte mit Diagrammen und Handlungsempfehlungen.

Installation

npm install ghosthunter

Konfiguration

cloud_providers:
  - aws
  - gcp
models:
  primary: claude-3-opus
  secondary: gpt-4

Verwendung

ghosthunter analyze --timeframe 7d

Ausgabe

Der Skill liefert eine Zusammenfassung der erkannten Kostenspitzen, mögliche Ursachen und Optimierungsvorschläge in einer strukturierten Markdown- oder JSON-Datei.

Lizenz

MIT

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